MindSpore ResNet人脸识别模型训练和实时识别-解决维度不匹配问题

在代码中，将人脸图像的维度由原来的2维转换成了4维，但是在使用cv2.resize()函数时，仍然将图像的维度视为2维进行处理，导致出现了维度不匹配的问题。解决方法是在调用cv2.resize()函数之前，将图像的维度由(高,宽)转换成(高,宽,通道数)。可以使用cv2.cvtColor()函数将灰度图像转换成RGB图像，然后再调用cv2.resize()函数。修改代码如下：

face = gray[y:y + w, x:x + h]  # 数值转换
face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_GRAY2RGB)  # 转换为RGB图像
face = cv2.resize(face, (100, 100))
face = face.transpose().astype(np.float32) / 255.
face = np.expand_dims(face, axis=0)  # 扩展维度，变成(batch_size, channels, height, width)
face = Tensor(face)